Caractéristiques des bases de données sur les services médicaux au Canada
Bibliographic record
Abstract
Introduction Les bases de données sur les services médicaux (BDSM) constituent une ressource précieuse pour la recherche et la surveillance au Canada. Toutefois, étant donné que les provinces et les territoires entretiennent des bases distinctes, les éléments de données ne sont pas uniformisés. Dans cette étude, nous comparons les principales caractéristiques des BDSM. Méthodologie La source primaire a été une enquête auprès d'informateurs clés, ce qui a permis de recueillir des renseignements sur les années de disponibilité des données, les caractéristiques des patients et des fournisseurs de soins, les éléments inclus dans les bases de données et ceux exclus ainsi que le codage des diagnostics, des interventions et des lieux de prestation des services. On a également utilisé des données provenant de la Base de données nationale sur les médecins de l'Institut canadien d'information sur la santé (ICIS) pour examiner les modes de rémunération des médecins, ce qui peut influer sur l'exhaustivité des BDSM. Les données d'enquête ont été obtenues pour neuf provinces et deux territoires. Résultats La plupart des bases de données renfermaient des fichiers postérieurs à 1990. Les diagnostics étaient fréquemment inscrits au moyen des codes de la CIM-9. Différents systèmes de codage ont été utilisés selon les provinces et territoires et selon les périodes; néanmoins, dans toutes les BDSM, les services aux malades hospitalisés ont été indiqués comme tels et la médecine familiale a été distinguée des autres spécialités. L'inscription des services rémunérés autrement qu'à l'acte présentait des différences, et les données de l'ICIS révélaient une proportion croissante, au fil du temps, des médecins non rémunérés à l'acte. Conclusion Il faut procéder à des recherches plus approfondies pour étudier les effets que pourraient avoir les différences entre les BDSM sur la comparabilité des résultats des études pancanadiennes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.020 | 0.137 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.017 | 0.043 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".